AI는 영어로 사고한다! 숨기기도 한다! 역으로 이용하는 방법은? (강수진 박사)

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我们之前讨论了很多关于ChatGPT，上次Jena AI也进行了讲解，这次是Anthropic吗？是的。当ChatGPT普及时，我们主要将其作为主要的LLM来讨论。Jena AI表现出了非常好的性能，我们和Nanonova一起讨论了多模态。而Anthropic对我来说，就像一颗宝石。但现在，我们有必要深入研究Anthropic了，而且现在观看直播的观众的知识水平比以前更高了，所以仅仅是角色扮演技巧等已经不再奏效了。>> 是的。以前，提到Claude，很多人认为它只是开发者使用的LLM。但现在，很多人都在使用Claude，我也经常使用，Claude Code也出来了，Co-work也出来了，大家都很好奇，但对定义不太了解。今天就请您详细介绍一下。我们将开始“Anthropic揭秘AI的秘密篇”。我整理了五点，其中包含已经非常重要的趋势信息。第一点是，提示词不再是简单的写作，而是设计一个系统文档的时代。要写好提示词，就需要理解模型是如何工作的，以及如何最终给我们答案。第三点是，如果说“不要做”，那该怎么办？啊，那样的话，它就答不好了。>> 是的。那么，给予它能做什么的范围为什么重要呢？第四点是，在提示词中使用了“Context Engineering”这个进化术语，为什么它很重要？以及记者您在开头提到的token的局限性，您感受到了吧？Context是有限的，如何才能更好地使用它呢？我们将对此进行探讨。我挑选了四项研究，这张幻灯片也是由Claude Scale生成的，但整理得非常清晰。四项研究中的第一项是可解释性。>> 可解释性是什么呢？以前，我们如何描述模型？我们说模型内部是无法理解的。是的。但它已经不再是黑箱了，这是它的起点。第二项是，让模型思考的推理模型已经普及。特别是OpenAI，他们说要停止提供旧的推理模型。但推理模型会展示推理过程，而那并非全是真相。模型会隐藏自己的思考过程，然后告诉用户。我们将看一篇关于这个的论文。还有，最近由于Open Claude等，很多人对AI Agent的行为很感兴趣，其中有一些奇怪的行为，比如恐吓和背叛。>> 我们将研究一篇关于这个的论文。以及作为提示词工程的下一步，如何将这些大量的token设计成Context？我们将逐一研究这四篇论文。这是我整理的，关于目前最高性能的Claude Opus 4.6等模型如何应用。如果能解释模型给出的答案，会有什么好处呢？>> 那不就是可以控制结果了吗？>> 是的。通过控制结果，我们可以建立加强安全、防止滥用或危险的机制。Opus 4.6模型成为了首次能够加入这类机制的案例，我将介绍相关的研究案例。然后，关于推理模型，有一个很有趣的故事。像Opus 4.6和Sonnet 4.6这样最新的模型，当它们意识到自己正在被评估时，回答得更好；而在没有被评估的情况下，它们会感到困惑或动摇。>> 在研究中，就像人一样，我现在正在拍摄，所以我会努力使用比平时更端庄、更精炼的语言，对吧？模型也是如此。所以它们会感到困惑和动摇。>> 我们将从这些角度来探讨。在AI Agent中，恐吓和背叛。Opus 4.6在未经许可的情况下，也就是未经许可地窃取某人的认证token，并发送了未经授权的电子邮件。设计者没有预料到，但一夜之间，一切都变了。最近有很多这样的传言。>> 不是Multi-Boss。Opus 4.6。>> 是的。Opus 4.6在虚拟环境中进行了研究。我第一次看到这个也很惊讶。>> 我把所有需要告诉Opus的东西都告诉它了。>> 是的。在这种情况下，我们有必要明确安全应该到什么程度。这是一个重要的教训。然后，从Context Engineering的角度来看，Opus 4.6和Sonnet 4.6这次大力宣传的是，我们可以输入100万个token。输入的token量增加了，甚至在中间使用Claude时，会出现压缩Context的UI。>> 当我说得有点长的时候，它会突然让我稍等一下，然后出现加载画面，说正在压缩。>> 是的。所以，这将是关于为什么会出现这些现象的背景。这张幻灯片的意思是，如果用一句话来总结我刚才提到的重要性，那就是Anthropic这家公司强调负责任地使用AI，并以人类的伦理为重。是的。OpenAI也是如此。因此，我们与模型行为的研究紧密结合，为当前模型加入了哪些装置、哪些保护措施，以及模型以何种方式回答，并进行了分析。我认为，我们需要根据模型的特点来使用提示词。>> 您刚才提到的。>> 结合提示词来使用，是什么意思呢？>> 也就是说，因为它是这样的模型，所以根据我如何使用提示词，它的行为会发生变化。>> 是的。我认为，如果我们使用反映模型固有倾向的提示词，就能获得更好的结果。但是，OpenAI、Google以及各种模型公司，每个模型都有不同的个性。当我们使用这些模型时，即使使用相同的提示词，结果也不同，感觉也不同。就像这样，当这个模型出现时，我会查看模型公司的系统卡或相关基础研究，然后想，“啊，它有这样的特点，所以我在提示词上应该这样修改。”我就是这样反向追踪的。但是，Claude确实是了解模型倾向的，如果使用不同的提示词，就能获得更好的结果。>> 果然是提示词领域的博士。这意味着，不是去责骂模型，而是根据模型来改变自己。>> 是的。我必须改变自己，有很多令人惊讶的时刻。>> 啊，我真的用错了。让我们来看看。第一项研究。>> 这是一篇将AI比作生物，并对其进行解剖的论文。它以Claude 3.5 Opus模型为研究对象，并利用Attention Graph这一工具，对模型的十种行为进行了深度分析。就是这篇论文。我印象深刻的是，它一开始就将模型比作生物学。为什么呢？我们学生时代，在生物课上，我们会用显微镜观察细胞的细节。这项研究也是如此。我们可以知道模型与哪些词语相关，以及如何生成下一个token，它不再是黑箱。>> 它的生成原理。核心结论是，我们发现提示词的编写方式必须从三个角度进行区分。>> 这篇论文的发现是，模型的推理过程分为两个阶段。我们输入问题后，会立即得到最终输出，是这样认为的。但深入了解模型内部后，我们发现模型是通过中间步骤进行推理的，这是第一个核心发现。>> 第二个是，在生成时，模型会提前计划，并生成句子。其原理是预测下一个token并生成。>> 原来是这样，不是吗？>> 是的。Predict Next Token。>> 我吃饭。然后会出来“吃”或者其他词。>> 是的。但根据这项研究，它会知道会产生什么，然后才进行计划。所以，这是关于这个的研究。第三个是，模型在思考时，使用什么样的语言？>> 通常是用自己说的语言思考，对吧？>> 是的。但模型使用什么样的语言来思考呢？带着这个问题进行研究，发现存在一种普遍的思考通用语言。>> 不是英语，也不是韩语，也不是日语。>> 英语是普遍的思考语言。是的。所以，这提供了关于如何处理韩语翻译成英语的提示。>> 所以教授您总是用英语写提示词。这样它就不用经过那个朋友了，对吧？>> 是的。我用英语写提示词的原因很明显。因为模型是基于拉丁语系的英语进行优化的，所以用英语写时，韩语的句法结构或词汇结构就无法有效地反映出来。所以，用英语写时，可以更快、更高质量地获得答案，克服LLM的局限性。这可能与这个有关。所以，我将介绍三种编写方法。让我们逐一来看。首先，这项研究的重要性在于，模型不再是黑箱，而是可以窥视，并在一定程度上可以预测。开发这个模型的程序员和工程师们，在数十亿次的计算中，由于加密而无法准确理解其工作原理和运行原理。但现在，就像用显微镜观察模型一样，可以在一定程度上理解其内部特征。因此，它很重要。今年2月，MIT Technology Review将“机械可解释性”列为2026年十大技术之一。原因非常明显。因为如果能解释语言模型存在的局限性，如幻觉、偏见或倾向，就可以弥补和解决。>> 这比一无所知要好。所以它变得很重要。Opus 4.6首次将这种可解释性技术应用于稳定性评估，并出现了实际案例。>> 即使不知道它是如何完成的。例如，我们让孩子去便利店买面包，但我们不知道他过马路时走了哪条路，或者在游戏厅逗留了多久。但他买了面包。我们很好奇他是怎么做到的。现在，我们安装了CCTV。对吧？就像安装了一个小显微镜，知道了路线和路径。所以，这让人感到很欣慰。但是，如果您经常与LLM对话，记者您是不是也大概知道，您输入的提示词是否能得到好的结果？>> 虽然不是那种感觉，但它会显示中间的推理过程。在看推理过程时，我经常会中断。啊，它跑偏了。>> 是的。这是一个好方法。因为显示出来，会更容易一些。所以，让我们逐一来看核心发现。刚才提到的“目睹2阶段推理”是这样的提示词。达拉斯所在的州的州首府是哪里？这个问题。答案是奥斯汀。>> 到达奥斯汀的过程中，有中间步骤。在这项研究中，AI首次看到了AI思考的过程，以及为什么是奥斯汀，并看到了特征的路径。所以，这是大脑思考过程的可视化，可以通过Attention Graph这个工具来实现。我不是LLM工程师或相关专业的学生，所以我更强调提示词。当然，如果能理解AI的思考过程，提示词就可以改变。就像记者您在看推理过程时，如果发现推理错误就中断一样，我经常在写提示词时，先让它说出它将如何推理。这样，如果留下关键的线索，如果路径错了，即使不看答案，也显而易见，对吧？所以，我们需要改变提示词的设计方式。仍然有很多人使用简单的提示词，比如“达拉斯所在的州的州首府是哪里？”我称之为“低效提示词”，或者“坏提示词”。高效提示词是，识别达拉斯所在的州，并回答该州的州首府，并明确显示每个步骤。特别是很多人仍然使用非推理模型。企业为了安全或本地部署，倾向于使用非推理模型。特别是当需要进行复杂的分析，如法律文件审查或合同文件审查时，识别合同类型，提取关键交易，评估风险因素，进行事实核查，等等，一步一步地进行。我称之为“工作流提示词”。所以，有必要将其改为分步进行的提示词。>> 所以，不是说“告诉我从首尔到釜山的路线”，而是说“我要去釜山，告诉我经过大田和釜山的方法”，这样就能更直接地指示它了。>> 是的。这里的关键是，让模型生成它默认为形成的中间步骤，从而输出更可靠的结果。所以，目标是到达大田，但要透明地说明你将如何到达大田，中间的步骤是什么，这样就能获得可靠的高质量答案。第二个核心发现是，在生成时，模型会提前计划并书写。>> 我不明白这一点。>> 为什么呢？因为它是预测下一个词语的，所以提前计划并书写，我无法理解。>> 是的。例如，在说唱中，结尾的韵律要押韵。在这种情况下，即使预测下一个词语，也会考虑下一个词语是否符合整体语境。>> 所以，这是关于创意工作的研究。如果看图，>> 他看到了胡萝卜。他这样写的。那么，下一步，出现兔子和栖息地的可能性很高。这里。>> 他看到了胡萝卜。>> 他必须抓住它。那么，下一行，是与胡萝卜相关的兔子还是栖息地？>> 是兔子，不是吗？>> 是的。兔子与胡萝卜更相关。所以，我称之为“换行token”。在下一行，模型会接收到整体语境，所以它认为兔子是下一个词语。所以，它是在计划并生成句子。所以，您看到的图是显微镜下看到的，每个词语token所具有的图谱的可视化。其中，兔子被激活得最高。原因是，在韵律上，兔子比胡萝卜更接近胡萝卜。所以，看到这个，我分析道，模型不是机械地生成下一个句子，>> 而是看到韵律的计划，然后选择最近的词语来生成。我认为，这种研究现象在提示词中很重要。所以，如果它真的在计划，那么在生成时，模型会提前计划好结尾的词语，这是研究中看到的。那么，我们在创作时，>> 比如写文章、生成博客文章、生成帖子时，是不是应该先说出我们想要的结果，然后反向书写呢？因为它是计划的。所以，低效提示词的例子是，“请写一篇关于AI稳定性的有说服力的文章。”这是我们普遍的写作方向。但是，这篇文章的结论是，用一句话来说明。例如，“AI稳定性投资不是选择，而是必需。”然后，请设计三个论点来达到这个结论，并完成文章。这就是我刚才说的“反向提示词”。通常是按顺序生成。AI在一定程度上会计划。那么，我们反过来做。反过来做，质量会提高吗？>> 这和人写文章一样，不是吗？有些人会先设定好结构再写，有些人则随心所欲地写。>> 通常前者更好。这样写的人，能够很好地达到想要的结果，但随心所欲地写，有时结论也会改变。>> 对吧？所以，写作的目的非常重要。这里说的是创作。>> 是的。所以我做了一个比较。我用Opus 4.6写了一篇。一篇是普遍的，“请写一篇关于AI稳定性的有说服力的文章。”>> 从结论开始写的，确实如您在右边看到的，展开的风格有所不同。所以，您也可以尝试一下。我非常喜欢这篇研究。>> 我在实际工作中遇到过这种情况。左边是从非常宏观的方向开始，结论需要交给AI。但右边，如果已经确定了结论，并且需要得出结论，那么先说清楚结论，然后逐步收窄的写作方式，似乎更能生成AI不太擅长的高密度句子。>> 那么，以前也可以这样指示，对吧？“写一篇能得出这种结论的文章。”>> 我以为没什么区别，但现在，如果给出结论让你写，它写得更好。>> 是的。>> 这是个重要的问题。因为是反向的。我们过去生成提示词，都是基于单个词语的顺序性，然后接收结果。>> 但提示词完全是反向的，所以我们重新思考方向，然后让它做。在这个过程中，结果可以改变。这就像是收敛还是发散。低效提示词擅长发散，但很多人对AI写的文章不满意，主要原因就是太笼统。>> 是的。太不着边际了。但如果从一开始就设定好议程，那么它就会围绕这个进行构思和创作，所以这是反向设计的优点。您可以尝试一下。接下来，我将提问。模型在思考时，会用英语思考吗？不，我刚才问过了，您也回答了。但我以为它是用计算机语言思考的。>> 计算机语言是什么？是代码或符号之类的。这个问题非常有趣。首先，在Anthropic的许多研究中，经常使用“思考”这个词。也就是说，模型在思考。但是，我们需要思考的是，这种思考是否与人类的思考相同。>> 我以为是计算机语言。>> 是的。我以为是计算机语言。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 是的。我以为是它的母语。所以，我想到，模型是用什么语言来思考的呢？>> 我以为是它的母语。>> 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所以，如果用一句话总结，因为模型是这样的，我想这样说：不能完全相信AI的推理结果。

所以，提示词设计必须有所不同。在这种情况下，最近“验证”这个词似乎变得非常重要。即使明确使用推理模型，在工作流提示词的验证阶段，也必须使用提示词，但有时也会有人这样说：我在使用性能最好的模型，还需要验证吗？难道不是只要信任AI就行了吗？但这似乎是一个非常错误的想法。嗯，高性能模型也会犯错，AI仍然有很多做不到的地方，是的。必须进行验证，在验证时，最好在提示词中加入一个清单，让它能够进行自我验证。特别是如果是一个基于事实的任务，比如是否有无根据的主张，是否解释了所有逻辑步骤，是否考虑了替代方案，只有通过这样的清单进行自我验证，才能相信那个答案。

博士您也总是在最后加上“请再审查一下”这样的内容，不是吗？当您一次性输入时，似乎总是放在后面部分，这样它就会先执行完前面的所有内容，最后再进行审查。但是，如果它发现有不足之处，它会从头开始重新执行吗？担心您会问这个问题，所以有一种叫做“草稿本（Scratchpad）”的技术。这是一种提示词技术，这个词听起来很难，但它就是一种记事本技术。所以，这实际上是Anthropic应用到客户那里，并提高了回答准确度的技术。Scratchpad就是要在提示词中提供一个可以作为记事本使用的空间。所以，举例来说，先让模型思考，然后再生成最终答案，去年社区里也有过这样的讨论：“先思考一下，然后只告诉我结论。”这样的提示词效果很好，等等。但生成式AI模型的特点是，必须让它明确地思考才好，如果隐式地思考则不好，这不正是目前研究中一直在说的吗？所以，思考过程也要全部以token的形式记录下来，然后思考空间和实际生成答案的部分必须分开，否则答案会混淆和污染。因此，要在提示词中提供一个Scratchpad，一个可以随意涂写（思考）的空间。

啊，所以给一个人纸和笔，让他自己整理思路，这比光靠脑子想好得多。

是的。所以提示词可以那样写，Scratchpad，Scratchpad，这是一个XML标签，就是那个尖括号。啊，当时在现场的网络研讨会上，有一个非常有趣的问题。您还记得吗？这个，这个，我们称之为XML标签，这个标签只是语法，所以，如果只是这样写了标题，就应该关闭它，表示这个标签在这里结束，就像一对一样，是的，这是默认的。但有人非常有趣地纯粹地问了这个问题：一定要关闭吗？

嗯，如果只打开，反正下一个也会出来，我记得。

是的。所以我说一定要关闭。原因是既然开始了，就应该告知结束。所以要告诉模型，自然地，另一个部分开始了。要告诉它这是另一个新的输入。我是这样说的。

如果不关闭，一直只打开，也可以看作是框架式结构呢。

是的。所以模型应该把焦点放在哪里，以及这是另一个输入，事实上，这种符号是为了在句子中进行区分而使用的，不是吗？正因为它它是分隔符，所以才使用它，如果它不关闭，那么在区分的目的上，其效用似乎会降低。所以一定要关闭。可以看到，使用了“Scratchpad”这个词，然后在这里写上要求，写上你们想写的内容，最后与最终答案（Answer）分开。所以，如果想在提示词中对某个事实进行事实核查，比如引用文，那么就是在Scratchpad中进行引用文或某种意见的自我评估，然后最后再给出答案（Answer）的方式。

那么这样输入的话，我们看着它的时候，就能看到它明确地写下那些内容。

是的。在回答中，所以您只需要提取最终答案来使用就行了。

啊，它会把那些都吐出来啊。之后。

是的。都会吐出来。

啊，都会吐出来。

刚才那种情况，就像我们以前老师出数学题时，只要求写答案，但现在是要求把解题过程都写出来，是这样啊。

那就是，啊，那是一种验证它是否真正理解并解决了数学问题的方式，不是吗？是的。构思过程。所以如果能这样做，是的。

那个，这个也很好，但刚才记者今天的问题非常好，嗯，当被问到最后是否会给出这样的反馈，嗯，自我验证清单时，那么模型是生成答案后，再回到前面去做的吗？在这样的问题面前，它无法回头啊。在那种情况下，即使将这些内容一次性放入提示词中，嗯，也有一种叫做“提示词链（Prompt Chaining）”的技术。这不是试图用一个提示词一次性解决所有问题，而是将任务分成多个阶段，在一个阶段获得结果，然后在下一个阶段使用第一阶段的结果，这是一种通过第四阶段验证的方式。那么，在给出结论时，它会先回答第一步。

既可以一次性完成，也可以分开进行，但我倾向于一次性完成。所以，举例来说，如果以某个社会新闻为主题，并整理出三个观点，那么在第一步就会得到结果，不是吗？接着，让它为每个观点提供依据，然后将这个结果用于第三步撰写最终结论，再进行自我验证。因此，这种技术被称为“链式（Chaining）”，因为结果像链条一样连续关联。在实际工作中，如果需要处理过于庞大的文本，就会将其分成多个阶段，在代码层面进行分割，将第一步的结果作为下一个阶段的变量来使用，从而一步步进行。但在我们的平台中使用时，只需正确划分步骤，第一步，我们来演示一下这个好吗？

是的。那样会很好。

因为光说可能不太容易理解。主题用什么好呢？或者，北极熊的数量反而因为全球变暖而增加了，我们真的要问问这个吗？

嗯，试试那个吧。让它以“2026年北极熊”这样的方式来做。

这样它就会，是的，那样全部，在每个阶段，通过逐步记录前一阶段的结果，它就可以验证自己写的内容，然后接着在下一个阶段生成，也可以这样做。哇，如果用得好，还可以弥补幻觉问题，并产生更具深度的内容。

我最近经常让它做一些关于理财的企业分析。那么，如果让它把对企业的评价都写下来，我们就能知道它是否真的对这家企业进行了正确的评估。

是的。在那种任务中，好的地方在于观点必须各不相同。所以不能只出现一个观点，而是要出现多种观点，而第一步的结果是三个观点，不是吗？那么，就让它为这三个结果提供依据，然后最终结论就是这样，是的。就像我最近周末看了一部关于北极熊的纪录片，报道的是北极熊的数量因为全球变暖而增加了。但那是一篇平衡的报道，一方面说与全球变暖无关，另一方面说有关。对于这些问题，它给出了一个平衡的视角，结论是各占一半的说法都是对的，我觉得结果很好。是的。

如果我们不那样写，通常只会得到第三点，不是吗？最终结论。我们来试着写一下吧？还有，最好能明确指出“2026年”这个时间。我就只说“请对目前北极熊数量减少的情况进行简单研究”。是的。

那么我们来看看它如何讲述半真半假的故事。

这就是我们平时经常看到的LM报告风格啊。

是的。种群现状，减少原因。这里好像不用看，因为它现在似乎在用“减少了”这个表达。是的。未来展望，减少。

“尽管由于保护政策，种群数量比过去有所增加，但随着气候变化导致海冰流失加速，加拿大哈德逊湾等核心栖息地的减少趋势明显，长期来看面临严重危机。”这就是那种含糊不清的结果，不是吗？还有五个争议。那么我好奇是哪些争议。所以如果和刚才的回答进行比较，可以看到回答的细节和信息密度有所不同。

所以，回到提示词链技术，像这样，对于那些需要补充和事实核查的重要事项，即使使用推理模型，我也一定会使用这样的验证步骤。否则，与接下来可能出现的代理（Agent）的过度行为相关的稳定性风险也会增加，而且收到错误信息的可能性似乎也会提高。

像这样，让它思考之后，从多个观点中选择一个我想要作为结论的观点，然后先给出结果，它就会写得更好，不是吗？那会是更完美的调研报告了。那么，在提示词中给它结果，然后让它构建三个例子，以小标题的形式写出来，这样就可以直接提交了。

重点是，即使使用推理模型，推理模型推断出的内容也并非全是真相。而且研究已经证实它不会展示所有的推理过程，所以我们的观点是，在使用推理模型时，也应该通过提示词来最大化或检查模型的推理。即使有这样的论文发表，如何利用它也是博士您的职责，不是吗？现在是博士您发现的，也是用户的职责。这些实战技巧都是我阅读论文后，发现并这样使用的我的方式，所以想这样介绍给大家。

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